控制与决策

作者：陈泽华,宋波,闫继雄,柴晶

单位：太原理工大学大数据学院，太原030024,,太原理工大学信息工程学院，太原030024,,太原理工大学信息工程学院，太原030024,,太原理工大学信息工程学院，太原030024,

关键词：概念格;粗糙集;不完备信息系统;极概念;极概念格;规则提取

基金：国家自然科学基金项目(61402319,61403273)；山西省自然科学基金项目(2014021022-4).

概念格是以概念为元素的偏序集,通常可以对形式背景描述的完备信息系统进行分析和处理,然而在多数情况下信息系统是不完备的,粗糙集理论是一种刻画不完整、不确定性问题的有效方法.针对此问题,从粗糙集的角度出发,基于概念格理论定义一种描述不完备信息系统的增广形式背景,在此基础上,定义并讨论极概念和极概念格及其相关性质,进而提出增广形式背景的极概念生成算法.为了获得更加简洁的决策规则,同时提出一种新的无冗余属性的决策规则获取算法.通过实例计算和UCI数据集的对比实验,表明了所提出算法的可行性和有效性,特别地,当信息系统完备时极概念将退化为经典的概念.

来源：2019年第5期

《控制与决策》期刊编辑部

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